हेल्थकेयर एआई अपनाने में बाधाएँ

हर क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एकीकृत करने का अवसर है। हेल्थकेयर धीमी राह अपना रहा है, सावधानी और चिंता बरत रहा है क्योंकि एआई अन्य उद्योगों को नई राजस्व और उत्पादकता ऊंचाइयों पर ले जा रहा है। 

अगर असीमित डेटा का भंडार होने से मरीज़ों का बेहतर निदान हो सकता है और स्वास्थ्य सेवा केंद्रों में परिचालन संचार को सुव्यवस्थित किया जा सकता है, तो यह क्षेत्र एआई को क्यों नहीं अपनाना चाहेगा? उद्योग में व्याप्त हर चीज़ के कारण, यह बदलाव ज़्यादातर लोगों की सोच से कहीं ज़्यादा जटिल है।

विशाल डेटा सतह क्षेत्र

इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) अनगिनत इलेक्ट्रॉनिक परिदृश्यों का विस्तार करें, जिसमें बीमा डेटाबेस, मेडिकल रिकॉर्ड और रेडियोलॉजिकल प्रयोगशाला इमेजिंग शामिल हैं। ऐसे बहुत से मेडिकल नोट्स हैं जिनका डिजिटलीकरण किया जाना बाकी है, जिनमें ऐसी जानकारी शामिल है जो एआई को सबसे अधिक जानकारीपूर्ण लग सकती है। हालाँकि, स्वास्थ्य सेवा उद्योग की प्रतिस्पर्धी और गोपनीय प्रकृति इस डेटा को एक ही साइलो में मिलने से रोकती है।

इसे लिंक करना समय लेने वाला और महंगा होगा, और कई स्वतंत्र स्वास्थ्य सेवा संगठन मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सूचित करने के लिए एकजुट होने के लिए अनिच्छुक हैं। यदि वे अपना डेटा सौंप देते हैं तो वे अपने प्रयासों के लिए मुआवजा चाहते हैं। 

व्यक्तिगत रूप से पहचान करने वाली जानकारी (पीआईआई) और संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी (पीएचआई) नाजुक संसाधन हैं। एआई डेटासेट को फीड करते समय स्वास्थ्य गोपनीयता नियमों का पालन करना एक अस्पष्ट क्षेत्र है। प्रतिकूल रूप से, AI हमेशा बना रह सकता है वर्तमान अनुपालन के साथ सबसे अद्यतित, इसलिए सावधानीपूर्वक जानकारी दर्ज करने से उसे इस सड़क पर सुरक्षित रूप से नेविगेट करने में मदद मिल सकती है।

हालाँकि, यदि उद्योग इस बाधा का समर्थन करता है, तो एआई डेटासेट हर मौजूदा चिकित्सा स्थिति के लिए हर ज्ञात इलाज, नुस्खे और उपचार योजना को जान सकता है। यह क्षेत्र सूचना के इस व्यापक प्रसार पर कैसे काबू पा सकता है? विनियम प्रमुख हैं.

स्वास्थ्य सेवा में एआई का कोई सरकारी बेंचमार्क नहीं है। उनके स्थापित होने से इस प्रयास में समय और संसाधन आवंटित करते समय सबसे प्रमुख अस्पतालों की कुछ चिंताएं भी कम हो जाएंगी। इन प्रक्रियाओं के लिए मानक बनाना नियामक निकायों और स्वास्थ्य संस्थानों का एक संयुक्त, समर्पित प्रयास होगा। जैसे नए AI रुझानों के साथ परीक्षण और त्रुटि परीक्षण पूर्वानुमानित विश्लेषण और बढ़ी हुई सुरक्षा इसमें समय लगेगा, लेकिन मानक उद्योग की चिंताओं को दूर करते हुए सामंजस्य और प्रेरणा पैदा करेंगे।

मरीजों का संदेह

उद्योग में एआई का पर्याप्त उपयोग नहीं किया गया है ताकि पर्याप्त रोगी प्रतिक्रिया मिल सके। यह बताना असंभव है कि एआई स्वास्थ्य सेवा अपनाने की शुरुआत में निदान या पुनर्प्राप्ति योजना प्रदान करने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर मरीज़ कैसे प्रतिक्रिया करते हैं। कुछ विशेषज्ञों का मानना ​​है कि इसके लिए अनुरोध होंगे मानव चिकित्सक मुखपत्र बनें इस सूचना हस्तांतरण के लिए.

अपने लगातार अपडेट होते डेटाबेस के कारण एआई की मानव डॉक्टरों पर अधिक सटीकता होने के बावजूद, लोग ऐसी दुनिया से परिचित नहीं हुए हैं जहां प्रौद्योगिकी उनकी जगह ले ले। एआई चिकित्सकों को अप्रचलित नहीं बनाएगा - मानवीय प्रभाव हमेशा इसके निर्धारण के लिए दूसरी राय प्रदान कर सकते हैं। 

इसके अलावा, लोग दक्षता और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए कार्यान्वयन के बाद एआई को सूचित करेंगे और उसे बेहतर बनाएंगे - इससे हेल्थकेयर एआई के बहुत अधिक डेटा से अभिभूत होने की संबंधित बाधा दूर हो जाएगी। मानव निरीक्षण करेगा डेटा स्केलिंग और इनपुट प्रबंधित करें यह सुनिश्चित करने के लिए कि कोई भी गलत, पुरानी या अनावश्यक जानकारी के कारण निर्धारण पक्षपातपूर्ण या गलत सूचना न हो। यदि डॉक्टर इसे मरीज़ों को बताएं तो मरीज़ अधिक आरामदायक महसूस कर सकते हैं।

प्रतिक्रियाओं और विश्वास क्षमता का आकलन करने के लिए शोधकर्ताओं को मरीजों के लिए एआई एक्सपोजर बढ़ाना चाहिए। केवल अन्तरक्रियाशीलता के माध्यम से ही वे क्षमता देख सकते थे - कम प्रतीक्षा समय, तेजी से नुस्खे भरना, नैदानिक ​​​​सटीकता में वृद्धि और बर्नआउट को कम करने के लिए अधिक संतुलित स्टाफिंग। यह विशेष रूप से फायदेमंद साबित हो सकता है, जैसे 36% देखभालकर्ताओं का कहना है कि उनकी नौकरियां अत्यधिक तनावपूर्ण हैं.

एआई के साथ ओवरहेड ट्रिमिंग से निचले स्तर के अस्पतालों को आगे बढ़ाया जा सकता है क्योंकि वे खर्चों में अनगिनत डॉलर बचाते हैं। इससे उन्हें बेहतर स्वास्थ्य देखभाल के नए भविष्य में आगे बढ़ने के लिए अधिक विशेषज्ञ कर्मचारियों और बेहतर उपकरणों में निवेश करने की अनुमति मिलेगी। ये दुष्प्रभाव मरीज़ों के मन को बदल सकते हैं यदि वे सकारात्मक परिवर्तन को अपने सामने खुलता हुआ देखें।

एआई निर्णय लेने के अज्ञात

हालाँकि मनुष्य जानते हैं कि वे निर्णय लेने के लिए AI में कौन सा डेटा फीड कर रहे हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता भविष्यवाणी कर सकती है या ऐसी धारणाएँ बना सकती है जो अभी भी आश्चर्यचकित करती हैं। तकनीकी पक्ष को समझाने के लिए प्रोग्रामर और इंजीनियर मौजूद हैं, लेकिन एआई अपने डेटा बिंदुओं के बीच बिंदुओं को कैसे जोड़ता है, यह अभी भी अस्पष्ट है।  

इस अवधारणा को व्याख्यात्मकता के रूप में जाना जाता है। सवाल यह है कि चिकित्सक एआई के साथ कैसे काम कर सकते हैं यदि वे यह नहीं समझ पा रहे हैं कि वे समाधान तक कैसे पहुंचे, खासकर यदि मनुष्यों ने इतिहास में कभी भी उत्तर की कल्पना नहीं की है। स्वास्थ्य सेवा में एआई उन बीमारियों का इलाज सुझाना शुरू कर सकता है जिनका लोगों के पास जवाब नहीं था। यह प्रवृत्तियों या लक्षणों की भी पहचान कर सकता है, जिससे नैदानिक ​​छलांग लगाई जा सकती है जो मानवीय धारणा से बाहर तक फैली हुई है। 

शोधकर्ता यह उजागर करना चाहते हैं कि यह कैसे काम करता है और कैसे चिकित्सा पेशेवर संदेह की स्वस्थ खुराक का अभ्यास करते हुए एआई संसाधनों के साथ मजबूत संबंध विकसित कर सकते हैं। यदि मनुष्य यह पता नहीं लगा सकते कि एआई एक असंभव समाधान तक कैसे पहुंचा, तो संस्थान इसे विश्वसनीय रूप से कैसे लागू कर सकते हैं? आगे का शोध एआई प्रसंस्करण को स्पष्ट करके इस बाधा को हल करेगा। 

हालाँकि, अनुसंधान के साथ संयोजन में एक अन्य समाधान एआई के बारे में मानवता की धारणाओं और धारणाओं को ओवरराइट करना है। एआई झूठी समतुल्यताएं और निर्धारण कर सकता है, लेकिन सटीक भविष्यवाणियां करने की इसकी क्षमता निराधार नहीं है - वर्षों मानव अनुसंधान और योगदान स्वास्थ्य देखभाल को सूचित करता है ऐ. एक बार जब यह अहसास सामान्य हो जाता है, तो स्वास्थ्य में एआई को अपनाना अधिक सहज हो सकता है।

हेल्थकेयर में एआई का प्रतिरोध

बुनियादी ढांचे को नवोन्वेषी के रूप में अपनाने और एआई के रूप में उद्योग-स्थानांतरण से स्वास्थ्य चिकित्सकों के क्षेत्र के बारे में सोचने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव आएगा। प्रत्येक तकनीकी बदलाव के लिए सक्रिय, आशावादी प्रवचन की आवश्यकता होती है ताकि यह बताया जा सके कि यह क्षेत्र और उसके रोगियों को यथासंभव अधिक बाधाओं और कानूनी मुद्दों से बचते हुए कैसे लाभ पहुंचाएगा। 

अत्यधिक झिझक मौजूद है क्योंकि कोई भी एआई को लागू करने के लिए संभावित बड़े विवादों और श्रमसाध्य प्रयासों का सामना नहीं करना चाहता है। हालाँकि, अगर सही ढंग से उपयोग किया जाए, तो एआई अधिक प्रभावी ढंग से और सटीक रूप से मानवता की देखभाल के एक नए युग में स्वास्थ्य देखभाल ला सकता है, जिससे दुनिया भर में रोगियों और कर्मचारियों के लिए जीवन की गुणवत्ता बढ़ सकती है।